(57)【要約】【課題】専門用語の仮名漢字変換用辞書への登録を適切に行うことが可能な仮名漢字変換用辞書登録システム、仮名漢字変換用辞書登録処理方法及び仮名漢字変換用辞書登録プログラムを提供する。【解決手段】仮名漢字変換用辞書登録システム１００は、専門用語を仮名漢字変換用辞書である専門用語辞書に登録するものであって、専門用語辞書を記憶する専門用語辞書記憶部１０と、専門用語及び非専門用語の特徴を表す第１及び第３の素性、専門用語及び非専門用語の文書内での出現の態様の特徴を表す第３及び第４の素性を生成する用語素性生成部３０と、第１乃至第４の素性に基づいて、新たな文書内の文字列が専門用語であるか否かを判定し、専門用語と判定した文字列を専門用語辞書に登録する専門用語判定部４０及び専門用語登録部６０とを有する。【選択図】  図１
2007323250.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
用語を仮名漢字変換用辞書に登録する仮名漢字変換用辞書登録システムであって、
専門用語の仮名漢字変換用辞書を記憶する記憶手段と、
前記専門用語の特徴を表す第１の素性を生成する第１の生成手段と、
前記専門用語の第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第２の素性を生成する第２の生成手段と、
前記第１及び第２の素性に基づいて、前記第１の文書及び前記第１の文書とは異なる入力された第２の文書のうちのいずれかの文字列が専門用語であるか否かを判定する判定手段と、
前記専門用語であると判定された文字列を前記仮名漢字変換用辞書に登録する登録手段とを有することを特徴とする仮名漢字変換用辞書登録システム。
【請求項２】
前記判定手段は、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列のうち、専門用語の候補を特定し、前記第２の文書内の文字列が前記専門用語の候補と一致する場合に、該文字列が専門用語であると判定することを特徴とする請求項１に記載の仮名漢字変換用辞書登録システム。
【請求項３】
前記第１の素性は、前記専門用語を形態素解析して得られる品詞列、前記専門用語の文字数、前記専門用語のカタカナの含有率を表し、
前記第２の素性は、前記専門用語が前記第１の文書内で出現する頻度、前記専門用語が所定の格によって動詞を修飾している頻度、前記専門用語を含む文に含まれる他の専門用語の数の平均値を表すことを特徴とする請求項１又は２に記載の仮名漢字変換用辞書登録システム。
【請求項４】
前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の特徴を表す第３の素性を生成する第３の生成手段と、
前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の前記第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第４の素性を生成する第４の生成手段とを有し、
前記判定手段は、前記第３及び第４の素性に基づいて、前記第２の文書内の文字列が専門用語であるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の仮名漢字変換用辞書登録システム。
【請求項５】
前記第３の素性は、前記専門用語以外の文字列を形態素解析して得られる品詞列、前記専門用語以外の文字列の文字数、前記専門用語以外の文字列のカタカナの含有率を表し、
前記第４の素性は、前記専門用語以外の文字列が前記第１の文書内で出現する頻度、前記専門用語以外の文字列が所定の格によって動詞を修飾している頻度、前記専門用語以外の文字列を含む文に含まれる他の専門用語以外の文字列の数の平均値を表すことを特徴とする請求項４に記載の仮名漢字変換用辞書登録システム。
【請求項６】
前記登録手段は、前記専門用語であると判定された文字列のうち、所定の操作指示によって選択された文字列を前記仮名漢字変換用辞書に登録することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の仮名漢字変換用辞書登録システム。
【請求項７】
前記第３の素性生成手段は、前記専門用語であると判定された文字列のうち、前記仮名漢字変換用辞書に登録されなかった文字列について、前記第３の素性を生成し、
前記第４の素性生成手段は、前記専門用語であると判定された文字列のうち、前記仮名漢字変換用辞書に登録されなかった文字列について、前記第４の素性を生成することを特徴とする請求項４又は５に記載の仮名漢字変換用辞書登録システム。
【請求項８】
用語を仮名漢字変換用辞書に登録する仮名漢字変換用辞書登録システムにおける処理方法であって、
仮名漢字変換用辞書に含まれる専門用語の特徴を表す第１の素性を生成する第１の生成ステップと、
前記専門用語の第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第２の素性を生成する第２の生成ステップと、
前記第１及び第２の素性に基づいて、前記第１の文書内及び第２の文書内のいずれかの文字列が専門用語であるか否かを判定する判定ステップと、
前記専門用語であると判定された文字列を前記仮名漢字変換用辞書に登録する登録ステップとを有することを特徴とする処理方法。
【請求項９】
前記判定ステップは、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列のうち、専門用語の候補を特定し、前記第２の文書内の文字列が前記専門用語の候補と一致する場合に、該文字列が専門用語であると判定することを特徴とする請求項８に記載の処理方法。
【請求項１０】
前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の特徴を表す第３の素性を生成する第３の生成ステップと、
前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の前記第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第４の素性を生成する第４の生成ステップとを有し、
前記判定ステップは、前記第３及び第４の素性に基づいて、前記第２の文書内の文字列が専門用語であるか否かを判定することを特徴とする請求項７又は８に記載の処理方法。
【請求項１１】
用語を仮名漢字変換用辞書に登録する仮名漢字変換用辞書登録システムにおいて実行されるプログラムであって、
仮名漢字変換用辞書に含まれる専門用語の特徴を表す第１の素性を生成する第１の生成ステップと、
前記専門用語の第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第２の素性を生成する第２の生成ステップと、
前記第１及び第２の素性に基づいて、前記第１の文書内及び第２の文書内のいずれかの文字列が専門用語であるか否かを判定する判定ステップと、
前記専門用語であると判定された文字列を前記仮名漢字変換用辞書に登録する登録ステップとを有することを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
前記判定ステップは、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列のうち、専門用語の候補を特定し、前記第２の文書内の文字列が前記専門用語の候補と一致する場合に、該文字列が専門用語であると判定することを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の特徴を表す第３の素性を生成する第３の生成ステップと、
前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の前記第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第４の素性を生成する第４の生成ステップとを有し、
前記判定ステップは、前記第３及び第４の素性に基づいて、前記第２の文書内の文字列が専門用語であるか否かを判定することを特徴とする請求項１１又は１２に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、用語を電子文書の作成において用いられる仮名漢字変換用辞書に登録する仮名漢字変換用辞書登録システム、当該仮名漢字変換用辞書登録システムにおける処理方法、及び、当該仮名漢字変換用辞書登録システムにおいて実行されるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野で作成される電子カルテのように専門性の高い内容の日本語の電子文書が作成される場合、仮名漢字変換用辞書には専門用語が登録されていないことが多く、仮名漢字変換に要する時間コストが大きくなるという問題がある。この問題を解決するためには、ユーザ、すなわち、文書の書き手が、予め、専門用語を仮名漢字変換用辞書に登録する必要がある。必要十分な量の専門用語(とその読み)が仮名漢字変換用辞書に登録されていれば、例えば、読みの先頭３文字を入力するだけで対応する変換候補を表示させることができる等、文書作成の効率化が可能となる。しかしながら、特に医療分野のように専門用語が膨大に存在する場合には、人手によって、仮名漢字変換用辞書への専門用語の登録を網羅的に行うことは困難である。
【０００３】
仮名漢字変換用辞書への用語の登録に関しては、特許文献１に記載された技術では、複数のユーザが共通の仮名漢字変換用辞書を共有することにより、各ユーザの登録の負担を軽減するシステムが提案されている。また、特許文献２に記載された技術では、ユーザが実行した仮名漢字変換の事例を自動的に仮名漢字変換用辞書に登録することにより、ユーザによる登録作業の軽減を図るシステムが提案されている。
【特許文献１】特開平１１−６６０５９号公報
【特許文献２】特開平９−１３４３５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１におけるシステムを採用しても、依然として専門用語の網羅的な登録が可能になるとは言い難く、更には、複数のユーザが同一分野の文書を共同で作成している状況にない場合には効果を得ることができない。また、特許文献２に記載されたシステムでは、本来登録が必要でない用語までもが仮名漢字変換用辞書に登録されてしまう場合があり、その結果、不必要な変換候補が多数表示され、かえって文書作成の効率が低下してしまうという問題が生じる。
【０００５】
本発明の目的は、上述した問題を解決するものであり、専門用語の仮名漢字変換用辞書への登録を適切に行うことが可能な仮名漢字変換用辞書登録システム、仮名漢字変換用辞書登録処理方法及び仮名漢字変換用辞書登録プログラムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る、用語を仮名漢字変換用辞書に登録する仮名漢字変換用辞書登録システムは、専門用語の仮名漢字変換用辞書を記憶する記憶手段と、前記専門用語の特徴を表す第１の素性を生成する第１の生成手段と、前記専門用語の第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第２の素性を生成する第２の生成手段と、前記第１及び第２の素性に基づいて、前記第１の文書及び前記第１の文書とは異なる入力された第２の文書のうちのいずれかの文字列が専門用語であるか否かを判定する判定手段と、前記専門用語であると判定された文字列を前記仮名漢字変換用辞書に登録する登録手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
この構成によれば、専門用語の特徴と、当該専門用語の第１の文書内での出現の態様の特徴とを解析し、これらに基づいて対象の文字列が専門用語であるか否かを判定し、専門用語であると判定された場合には仮名漢字変換用辞書に登録するようにすることで、過去に作成された文書に基づいて、専門用語であるか否かを高い精度で判定することが可能となり、専門用語の仮名漢字変換用辞書への登録を適切に行うことが可能となる。
【０００８】
また、本発明の仮名漢字変換用辞書登録システムは、前記判定手段が、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列のうち、専門用語の候補を特定し、前記第２の文書内の文字列が前記専門用語の候補と一致する場合に、該文字列が専門用語であると判定するようにしてもよい。
【０００９】
この構成によれば、専門用語の候補と一致する文字列を専門用語として仮名漢字変換用辞書に登録することで、より適切に対象の文字列を仮名漢字変換用辞書に登録することが可能となる。
【００１０】
また、本発明の仮名漢字変換用辞書登録システムは、前記第１の素性が、前記専門用語を形態素解析して得られる品詞列、前記専門用語の文字数、前記専門用語のカタカナの含有率を表し、前記第２の素性が、前記専門用語が前記第１の文書内で出現する頻度、前記専門用語が所定の格によって動詞を修飾している頻度、前記専門用語を含む文に含まれる他の専門用語の数の平均値を表すようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明の仮名漢字変換用辞書登録システムは、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の特徴を表す第３の素性を生成する第３の生成手段と、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の前記第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第４の素性を生成する第４の生成手段とを有し、前記判定手段が、前記第３及び第４の素性に基づいて、前記第２の文書内の文字列が専門用語であるか否かを判定するようにしてもよい。
【００１２】
この構成によれば、専門用語の正例の特徴のみならず、負例の特徴に基づいて、より適切に対象の文字列が専門用語であるか否かを判定することができる。
【００１３】
また、本発明の仮名漢字変換用辞書登録システムは、前記第３の素性が、前記専門用語以外の文字列を形態素解析して得られる品詞列、前記専門用語以外の文字列の文字数、前記専門用語以外の文字列のカタカナの含有率を表し、前記第４の素性が、前記専門用語以外の文字列が前記第１の文書内で出現する頻度、前記専門用語以外の文字列が所定の格によって動詞を修飾している頻度、前記専門用語以外の文字列を含む文に含まれる他の専門用語以外の文字列の数の平均値を表すようにしてもよい。
【００１４】
また、本発明の仮名漢字変換用辞書登録システムは、前記登録手段が、前記専門用語であると判定された文字列のうち、所定の操作指示によって選択された文字列を前記仮名漢字変換用辞書に登録するようにしてもよい。
【００１５】
この構成によれば、ユーザが対象の文字列を仮名漢字変換用辞書に登録すべきが否かについての最終的な判断を行うようにすることで、より適切に対象の文字列を仮名漢字変換用辞書に登録することが可能となる。
【００１６】
また、本発明の仮名漢字変換用辞書登録システムは、前記第３の素性生成手段が、前記専門用語であると判定された文字列のうち、前記仮名漢字変換用辞書に登録されなかった文字列について、前記第３の素性を生成し、前記第４の素性生成手段が、前記専門用語であると判定された文字列のうち、前記仮名漢字変換用辞書に登録されなかった文字列について、前記第４の素性を生成するようにしてもよい。
【００１７】
この構成によれば、専門用語であると判定されたものの、例えば、ユーザによって仮名漢字変換辞書への登録が指示されなかった文字列については、専門用語ではないもの、すなわち、負例として扱い、第３及び第４の素性が生成されるようにすることで、その後の専門用語の判定において、専門用語の正例及び負例の特徴に基づいて、より適切に対象の文字列が専門用語であるか否かを判定することができる。
【００１８】
本発明に係る、用語を仮名漢字変換用辞書に登録する仮名漢字変換用辞書登録システムにおける処理方法は、仮名漢字変換用辞書に含まれる専門用語の特徴を表す第１の素性を生成する第１の生成ステップと、前記専門用語の第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第２の素性を生成する第２の生成ステップと、前記第１及び第２の素性に基づいて、前記第１の文書内及び第２の文書内のいずれかの文字列が専門用語であるか否かを判定する判定ステップと、前記専門用語であると判定された文字列を前記仮名漢字変換用辞書に登録する登録ステップとを有することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明の処理方法は、前記判定ステップが、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列のうち、専門用語の候補を特定し、前記第２の文書内の文字列が前記専門用語の候補と一致する場合に、該文字列が専門用語であると判定するようにしてもよい。
【００２０】
また、本発明の処理方法は、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の特徴を表す第３の素性を生成する第３の生成ステップと、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の前記第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第４の素性を生成する第４の生成ステップとを有し、前記判定ステップが、前記第３及び第４の素性に基づいて、前記第２の文書内の文字列が専門用語であるか否かを判定するようにしてもよい。
【００２１】
本発明に係る、用語を仮名漢字変換用辞書に登録する仮名漢字変換用辞書登録システムにおいて実行されるプログラムは、仮名漢字変換用辞書に含まれる専門用語の特徴を表す第１の素性を生成する第１の生成ステップと、前記専門用語の第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第２の素性を生成する第２の生成ステップと、前記第１及び第２の素性に基づいて、前記第１の文書内及び第２の文書内のいずれかの文字列が専門用語であるか否かを判定する判定ステップと、前記専門用語であると判定された文字列を前記仮名漢字変換用辞書に登録する登録ステップとを有することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明のプログラムは、前記判定ステップが、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列のうち、専門用語の候補を特定し、前記第２の文書内の文字列が前記専門用語の候補と一致する場合に、該文字列が専門用語であると判定するようにしてもよい。
【００２３】
また、本発明のプログラムは、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の特徴を表す第３の素性を生成する第３の生成ステップと、前記第１の文書内の前記専門用語以外の文字列の前記第１の文書内での出現の態様の特徴を表す第４の素性を生成する第４の生成ステップとを有し、前記判定ステップが、前記第３及び第４の素性に基づいて、前記第２の文書内の文字列が専門用語であるか否かを判定するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、専門用語の特徴と、当該専門用語の文書内での出現の態様の特徴とに基づいて対象の文字列が専門用語であるか否かを判定することによって、専門用語の仮名漢字変換用辞書への登録を適切に行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
本発明の実施の形態について、図面を参照して具体的に説明する。図１は、仮名漢字変換用辞書登録システムの構成例を示す図である。同図に示す仮名漢字変換用辞書登録システム１００は、パーソナルコンピュータ等の単体の情報処理装置によって構成されるものであり、電子文書に含まれる用語のうち、専門用語を特定し、仮名漢字変換用辞書に登録する。
【００２６】
この仮名漢字変換用辞書登録システム１００は、記憶手段に対応する専門用語辞書記憶部１０と、文書記憶部２０と、第１乃至第４の生成手段に対応する用語素性生成部３０と、判定手段に対応する専門用語判定部４０と、専門用語候補記憶部５０と、判定手段及び登録手段に対応する専門用語登録部６０と、入力部７０と、モニタ８０とにより構成される。これらのうち、専門用語辞書記憶部１０、文書記憶部２０、用語素性生成部３０、専門用語判定部４０、専門用語候補記憶部５０及び専門用語登録部６０は、ＣＰＵとメモリによって構成され、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することによって実現される。
【００２７】
専門用語辞書記憶部１０は、医療分野の専門用語が登録されている仮名漢字変換辞書（専門用語辞書）を記憶している。専門用語辞書には、専門用語の文字列と当該専門用語の読みとが対応付けて登録されている。文書記憶部２０は、専門用語辞書を利用して作成され、当該専門用語を含んだ電子文書の集合を記憶している。
【００２８】
用語素性生成部３０は、専門用語辞書登録部１０に記憶された専門用語辞書に登録されている専門用語について、当該専門用語の特徴を表す第１の素性、及び、当該専門用語が文書記憶部２０に記憶されている第１の文書の集合である文書集合内でどのような態様で出現しているのかを表す第２の素性を生成する。
【００２９】
専門用語判定部４０は、用語素性生成部３０によって生成された第１及び第２の素性に基づいて、文書記憶部２０に記憶されている文書集合における、専門用語辞書に登録されている専門用語以外の任意の文字列について、専門用語の可能性があるか否かを判定する。専門用語候補記憶部５０は、専門用語の可能性があると判定された文字列を専門用語候補として記憶する。
【００３０】
専門用語登録部６０は、専門用語候補記憶部５０に記憶された専門用語候補に基づいて、入力部７０が受け付けたユーザによって作成された文書内の任意の文字列が専門用語であるか否かを判定する。文字列が専門用語である場合、専門用語登録部６０は、その専門用語と、当該専門用語の読みとを対応付けて専門用語辞書記憶部１０に記憶された専門用語辞書に追加する。
【００３１】
以下、フローチャートを参照しつつ、仮名漢字変換用辞書登録システム１００の詳細な動作を説明する。図２は、仮名漢字変換用辞書登録システム１００の専門用語候補の抽出動作を示すフローチャートである。
【００３２】
用語素性生成部３０は、専門用語辞書登録部１０に記憶された専門用語辞書に登録されている専門用語について、専門用語を形態素解析して得られる品詞列、専門用語の文字数、専門用語のカタカナの含有率からなる第１の素性と、専門用語が文書集合内で出現する頻度、専門用語が文書集合内で特定の動詞をヲ格、二格、デ格、ガ格等で修飾している頻度、文書集合内での専門用語を含む文に存在する他の専門用語の数の平均値からなる第２の素性を生成する（Ｓ１０１）。
【００３３】
例えば、専門用語が「αリポ酸」の場合、第１の素性における、専門用語を形態素解析して得られる品詞列は「ギリシア文字−カタカナ−接尾辞」となり、専門用語の文字数は４文字であり、専門用語のカタカナ含有率は２／４＝５０％である。また、専門用語が「αリポ酸」であり、文書集合内に「αリポ酸を処方する」という表現が４７箇所存在する場合には、第２の素性における、専門用語が文書集合内で動詞「処方する」をヲ格で修飾している頻度は４７となる。これら第１及び第２の素性は、後述する専門用語判定部４０における専門用語候補の特定において正例として利用されるものである。
【００３４】
次に、用語素性生成部３０は、第１及び第２の素性に基づいて、文書記憶部２０に記憶されている文書集合のうち、専門用語辞書に登録されていない文字列を特定し、更に、当該文字列のうち、複合名詞Ａを抽出する（Ｓ１０２）。更に、用語素性生成部３０は、抽出した複合名詞Ａを、文書記憶部２０に記憶されている文書集合における出現頻度の少ない順に並べ替えを行い、当該頻度の少ない上位Ｎ個を抽出する（Ｓ１０３）。
【００３５】
次に、用語素性生成部３０は、抽出したＮ個の複合名詞Ａについて、当該複合名詞Ａの特徴を表す第３の素性、及び、当該複合名詞Ａが文書記憶部２０に記憶されている文書集合内でどのような態様で出現しているのかを表す第４の素性を生成する（Ｓ１０４）。具体的には、第３の素性は、第１の素性と同様、複合名詞Ａを形態素解析して得られる品詞列、複合名詞Ａの文字数、複合名詞Ａのカタカナの含有率からなり、第４の素性は、第２の素性と同様、複合名詞Ａが文書集合内で出現する頻度、複合名詞Ａが文書集合内で特定の動詞をヲ格、二格、デ格、ガ格等で修飾している頻度、文書集合内での複合名詞を含む文に存在する他の複合名詞の数の平均値からなる。これら第３及び第４の素性は、後述する専門用語判定部４０における専門用語候補の特定において負例として利用されるものである。
【００３６】
用語素性生成部３０によって生成された第１乃至第４の素性は、抽出されたＮ個の複合名詞Ａとともに、専門用語判定部４０へ送られる。
【００３７】
専門用語判定部４０は、Ｎ個の複合名詞Ａのそれぞれについて、正例である第１及び第２の素性と、負例である第３及び第４の素性とに基づいて、専門用語辞書に登録すべき専門用語の可能性があるか否かを判定する（Ｓ１０５）。
【００３８】
ここでは、代表的な判定手法としてＳＶＭ（Support Vector Machine）学習による手法（Vapnik, V. N.著、「The Nature of Statistical Learning Theory, Springer」、１９９５年参照）を用いることができる。ＳＶＭ学習による判定手法では、正例の第１及び第２の素性と、負例の第３及び第４の素性とを学習データとし、正例と負例を判別する学習を行うことが可能となる。従って、第１乃至第４の素性に基づいて、任意の文字列が専門用語であるか、非専門用語であるかを判別することができ、ユーザの専門用語辞書への専門用語の登録傾向に沿って、専門用語と非専門用語との判別を行うことが可能となる。
【００３９】
更に、専門用語判定部４０は、専門用語の可能性が高いと判定した複合名詞Ａを、専門用語候補Ｂとして、専門用語候補記憶部５０に記憶させる（Ｓ１０６）。
【００４０】
図３は、仮名漢字変換用辞書登録システム１００の専門用語の登録動作を示すフローチャートである。
【００４１】
ユーザは、文書を作成するために、キーボード等の図示しない操作部を操作して日本語テキストの入力を行う。入力部７０は、ユーザインターフェースを有し、ユーザによる操作部の操作に応じた（第２の文書）文書を作成する。文書作成時における仮名漢字変換には、専門用語辞書記憶部１０に記憶された専門用語辞書が用いられる。作成された文書は、専門用語登録部６０へ送られる。
【００４２】
専門用語登録部６０は、入力部７０からの文書を入力する（Ｓ２０１）。次に、専門用語登録部６０は、入力した文書に含まれる文字列である複合名詞Ｃを特定し（Ｓ２０２）、当該複合名詞Ｃが専門用語候補記憶部５０に記憶された専門用語候補Ｂのいずれかと一致するか否かを判定する（Ｓ２０３）。
【００４３】
複合名詞Ｃが専門用語候補Ｂのいずれとも一致しない場合には、一連の動作が終了する。一方、複合名詞Ｃが専門用語候補Ｂのいずれかと一致する場合、専門用語登録部６０は、当該複合名詞Ｃを専門用語であると判定し（Ｓ２０４）、ユーザに対して専門用語を専門用語辞書へ登録することを促す画面（登録指示画面）をモニタ８０に表示させる（Ｓ２０５）。
【００４４】
図４は、登録指示画面の一例を示す図である。図４に示す登録指示画面には、入力部７０からの文書の内容３０１とともに、専門用語の登録の選択のための表示３０２が含まれている。更に、この登録の選択のための表示３０２には、専門用語の登録を行う場合に選択される「はい」と表示されたボタン３０３と、専門用語の登録を行わない場合に選択される「いいえ」と表示されたボタン３０４とが含まれている。
【００４５】
次に、専門用語登録部６０は、ユーザによって専門用語の登録が指示されたか否かを判定する（Ｓ２０６）。例えば、ユーザがマウス等の図示しない操作部を操作して、図４に示す登録指示画面における「はい」と表示されたボタン３０３を選択した場合には、専門用語登録部６０は、専門用語の登録が指示されたと判定し、「いいえ」と表示されたボタン３０４を選択した場合には、専門用語登録部６０は、専門用語を登録しないことが指示されたと判定する。
【００４６】
専門用語を登録しないことが指示された場合には、一連の動作が終了する。一方、専門用語の登録が指示された場合には、専門用語登録部６０は、専門用語である複合名詞Ｃと、ユーザの操作部の操作に応じて入力される当該複合名詞Ｃの読みとを対応付けて、専門用語辞書記憶部１０に記憶された専門用語辞書に登録する（Ｓ２０７）。
【００４７】
その後、作成された文書は、文書記憶部２０に記憶され、更に、図２に示す動作が行われて、専門用語候補記憶部５０に記憶される専門用語候補が更新される。また、ユーザによって作成された文書を入力部７０から入力する毎に、図３に示す動作が行われ、専門用語辞書記憶部１０に記憶された専門用語辞書が更新される。
【００４８】
図５は、仮名漢字変換用辞書登録システム１００の専門用語の他の登録動作を示すフローチャートである。図５におけるＳ３０１乃至Ｓ３０７の動作は、図３におけるＳ３０１乃至Ｓ３０７の動作と同様であるので、その説明は省略する。
【００４９】
Ｓ３０６において、専門用語であると判定された複合名詞Ｃを登録しないことが指示されたと判定された場合、専門用語判定部４０は、当該複合名詞Ｃが専門用語ではないと認識し、Ｎ個の複合名詞Ａに追加する（Ｓ３０８）。
【００５０】
ここで、専門用語判定部４０は、ブースティングの機能を有している。ブースティングとは、誤り駆動型の機械学習手法であり、学習結果が正例と判定した事例が実際は負例であった場合に、その事例の判定結果を正しく修正するため、その事例の学習データを作為的に増加させる手法である（麻生英樹、 津田宏治、村田昇著、「パターン認識と学習の統計学」、岩波書店、２００３年参照）。専門用語判定部４０は、複合名詞Ｃを専門用語として登録しないという指示を、当該複合名詞Ｃが専門用語でないとみなし、Ｎ個の複合名詞Ａに追加する。その後は、用語素性生成部３０は、複合名詞Ｃについて、負例である第３及び第４の素性を生成する。これにより、その後の専門用語の判定においては、ユーザの判断を考慮して、より適切に対象の文字列が専門用語であるか否かを判定することができる。
【００５１】
このように、仮名漢字変換用辞書登録システム１００は、過去に作成された文書内の専門用語の特徴である第１の素性、当該専門用語の文書内での出現の態様の特徴を表す第２の素性、過去に作成された文書内の非専門用語の特徴である第３の素性、当該非専門用語の文書内での出現の態様の特徴を表す第４の素性に基づいて、新たに作成された文書内の文字列が専門用語であるか否かを判定し、専門用語であると判定された場合には専門用語辞書に登録するようにすることで、過去に作成された文書に基づいて、専門用語であるか否かを高い精度で判定することが可能となり、専門用語の専門用語辞書への登録を適切に行うことが可能となる。
【００５２】
なお、上述した実施形態では、仮名漢字変換用辞書登録システム１００は、パーソナルコンピュータ等の単体の情報処理装置内に構成されたが、ネットワークで接続された複数の情報処理装置によって構成されるようにしてもよい。
【００５３】
図５は、仮名漢字変換用辞書登録システムの他の構成を示す図である。図５に示す仮名漢字変換用辞書登録システム５００は、ネットワーク４００に接続された複数のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）２００及びサーバ２５０と、当該サーバ２５０によって管理される専門用語辞書データベース（ＤＢ）２６０とにより構成される。
【００５４】
ＰＣ１００は、上述した仮名漢字変換用辞書登録システム１００から専門用語辞書記憶部１０を除いたものと同様の構成を有している。このＰＣ１００は、第１及び第２の素性を生成する場合、サーバ２５０に対して専門用語辞書ＤＢ２６０に記憶された専門用語辞書を要求する。サーバ２５０は、この要求に応じて、専門用語辞書ＤＢ２６０に記憶された専門用語辞書を読み出し、ＰＣ１００へ送る。
【００５５】
また、ＰＣ１００は、専門用語を特定した場合、専門用語と当該専門用語の読みとを対応付けてネットワーク４００を介して、サーバ２５０へ送信する。サーバ２５０は、受信した専門用語と当該専門用語の読みとを専門用語辞書ＤＢ２６０に記憶されている専門用語辞書に登録する。
【００５６】
これにより、専門用語辞書を複数のユーザによって共有することができ、専門用語であるか否かを更に高い精度で判定することが可能となる。
【００５７】
また、上述した実施形態では、専門用語の候補を特定し、その専門用語と一致する新たな文書内の文字列を専門用語であると判定し、更に、ユーザによって登録が指示された場合にのみ、当該文字列を専門用語辞書へ登録されるようにしたが、専門用語の候補がそのまま専門用語辞書に登録されるようにしてもよい。この場合には、ユーザの負担を軽減し、自動的に新たな専門用語を専門用語辞書に登録させることが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
以上、説明したように、本発明に係る仮名漢字変換用辞書登録システム、仮名漢字変換用辞書登録処理方法及び仮名漢字変換用辞書登録プログラムは、専門用語の仮名漢字変換用辞書への登録を適切に行うことが可能となり、仮名漢字変換用辞書登録システム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】仮名漢字変換用辞書登録システムの構成を示す図である。
【図２】仮名漢字変換用辞書登録システムの専門用語候補特定の動作を示すフローチャートである。
【図３】仮名漢字変換用辞書登録システムの専門用語登録の動作を示すフローチャートである。
【図４】登録指示画面の一例を示す図である。
【図５】仮名漢字変換用辞書登録システムの専門用語登録の他の動作を示すフローチャートである。
【図６】仮名漢字変換用辞書登録システムの他の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００６０】
１０  専門用語辞書記憶部
２０  文書記憶部
３０  用語素性生成部
４０  専門用語判定部
５０  専門用語候補記憶部
６０  専門用語登録部
７０  入力部
８０  モニタ
１００  仮名漢字変換用辞書登録システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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